4차 산업혁명 시대에 인공지능(AI)은 더 이상 낯선 개념이 아니며 전 세계적으로 디지털 전환을 추진하는 핵심 동력이 되었습니다. 기업과 국가들은 모두 AI를 운영 최적화, 새로운 비즈니스 모델 창출, 경쟁 우위 확보에 필수적인 요소로 인식하고 있습니다.
이번 HBLAB의 글은 글로벌 디지털 전환에 있어 AI의 핵심적인 역할, 효과적인 AI 구현 전략, 한국의 실제 사례, 베트남의 잠재력, 베트남 내 AI 외주 개발 전략을 분석할 것입니다. 단순한 개요 및 개념을 넘어서 기업과 국가가 디지털 전환 과정에서 AI의 힘을 최대한 활용할 수 있도록 돕는 지침서 역할을 할 것입니다.
글로벌 디지털 전환에서 AI의 핵심 역할
AI가 기업의 혁신 및 운영 최적화 촉진
인공지능은 기업 운영 방식을 재정의하는 중요한 도구가 되었습니다. AI는 프로세스 자동화를 통해 수동 오류를 줄이고 비용을 절감하며 작업 처리 속도를 높이는 데 기여합니다.
예를 들어, 고객 서비스 분야에서 AI 챗봇은 수천 개의 요청을 동시에 처리하여 응답 시간을 며칠에서 단 몇 초로 단축할 수 있습니다. 이는 고객 경험을 향상할 뿐만 아니라 인적 자원이 더욱 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 자유를 부여합니다.
AI는 단순히 자동화 수준에 머무르지 않고 제품 및 서비스 개발의 혁신을 촉진합니다. AI 시스템은 소비자 행동을 분석하여 기업이 고객 요구에 더 적합한 제품을 만들 수 있도록 돕습니다. 아마존이 고객의 구매 내역을 분석하여 개인 맞춤형 제품을 추천함으로써 소비 트렌드를 정확하게 예측하고 매출을 증가시키는 것이 대표적인 예입니다.
또한, AI는 기업 리더에게 ‘조언자‘ 역할도 수행합니다. 예측 모델을 통해 AI는 재무 계획 수립, 위험 관리, 공급망 최적화를 지원합니다. PwC에 따르면, 고위 경영진의 30% 이상이 AI가 일상적인 비즈니스 운영에서 더 정확한 결정을 내리는 데 도움이 되었다고 응답했습니다. 이는 AI가 단순한 기술 도구가 아니라 기업이 미래를 구상하는 데 중요한 전략적 요소임을 증명합니다.
더 넓게 보면, 기업 운영에 AI를 적용하는 것은 시장 경쟁 방식을 전반적으로 변화시켰습니다. AI를 활용하는 조직은 선두 주자가 되는 반면, 변화에 늦는 조직은 뒤처질 위험이 있습니다. 이것이 바로 AI가 글로벌 디지털 전환의 ‘척추’로 간주되는 이유입니다.
AI 팩토리: 완성을 위한 반복적인 데이터 처리 모델
‘AI 팩토리’ 모델은 AI가 데이터로부터 새로운 가치를 지속적으로 생산하는 공장으로 간주되는 개념으로, 점차 많은 대기업들이 이를 채택하고 있습니다. 이 모델의 핵심은 데이터가 수집, 처리, 피드백되는 폐쇄 루프를 통해 시스템이 끊임없이 학습하고 개선될 수 있도록 하는 것입니다.
넷플릭스가 대표적인 예입니다. 이 플랫폼은 AI 팩토리를 사용하여 수백만 사용자의 시청 행동을 분석합니다. 데이터를 기반으로 넷플릭스는 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천할 뿐만 아니라 시청자들의 선호도에 따라 영화와 시리즈를 제작합니다. 덕분에 넷플릭스는 스트리밍 시장에서 선두적인 위치를 유지하며 콘텐츠 제작 투자 시 위험을 최소화합니다.
구글과 우버 또한 AI 팩토리 모델을 활용해서 서비스를 최적화합니다. 구글 지도는 실시간 교통 데이터를 지속적으로 업데이트하여 최적의 경로를 조정하고, 우버는 AI를 사용하여 수요와 공급의 균형을 맞추고 유연한 요금을 계산하며 사용자 경험을 보장합니다. 이러한 데이터 피드백 루프는 서비스가 점점 더 정확하고 효율적으로 개선되는 순환을 만들어냅니다.
AI 팩토리의 강점은 확장성에 있습니다. 데이터 양이 많아질수록 AI 시스템은 더욱 똑똑해집니다. 이는 AI 팩토리를 보유한 기업과 AI를 기본적인 수준으로만 적용하는 기업 간에 큰 격차를 만들어내기 때문에 지속 가능한 경쟁 우위가 됩니다. 따라서 많은 전문가들은 AI 팩토리가 향후 10년간 기술 기업의 표준 모델이 될 것이라고 예측합니다.
전 세계 경제적 영향: 2030년까지 19.9조 달러를 기여할 수 있는 AI
PwC 보고서에 따르면 AI는 2030년까지 전 세계 경제에 약 15.7조 달러에서 19.9조 달러를 기여할 것으로 예측됩니다. 제조, 의료부터 금융까지 모든 산업에 AI가 가져올 혁신적인 힘을 보여주는 막대한 수치입니다. 이 가치의 대부분은 노동 생산성 향상과 새로운 소비 수요 자극에서 비롯된다는 점이 주목할 만합니다.
생성형 AI 측면에서는 사무 자동화를 돕고 의사의 진단을 지원하며 생산 프로세스를 최적화합니다. 이는 운영 비용을 절감하고 작업 처리 속도를 높이는 결과로 이어집니다.
예를 들어, 의료 분야에서 AI는 특정 경우 의사보다 빠르고 정확하게 엑스레이를 판독할 수 있어 시간을 절약하고 치료 효율성을 높입니다.
생산성 외에도 AI는 완전히 새로운 시장을 창출합니다. 자율주행차, 가상 비서, 개인 맞춤형 전자상거래와 같은 애플리케이션은 이전에는 상상할 수 없었던 막대한 수익원을 열어주고 있습니다. AI 개발, 운영, 관리에 관련된 새로운 직업들도 증가하여 전 세계적으로 수백만 개의 새로운 일자리를 만들어내고 있습니다.
하지만 AI의 경제적 영향은 균등하게 분배되지 않습니다. 미국, 중국, 한국과 같은 선도 국가들은 AI 인프라에 대한 강력한 투자를 통해 가장 큰 혜택을 누릴 가능성이 높습니다. 반면, 개발도상국들은 이러한 추세에 빠르게 동참하지 못하면 뒤처질 위험이 있습니다.
디지털 전환을 위한 효과적인 AI 구현 전략
데이터 아키텍처 및 데이터 거버넌스 구축
AI를 성공적으로 구현하기 위해서는 기업이 데이터로부터 시작해야 합니다. 데이터는 AI의 ‘연료’와 같지만 데이터가 불완전하거나 부정확하거나 접근하기 어렵다면 분석 결과의 정확도가 떨어질 것입니다. 따라서 저장 시스템, 표준화 및 데이터 거버넌스를 포함하는 명확한 데이터 아키텍처를 구축하는 것이 필수적인 기반입니다. 선진 기업들은 AI가 데이터를 유연하게 활용할 수 있도록 고급 분석 도구와 결합된 데이터 레이크 모델을 주로 사용합니다.
특히 다국적 환경에서는 데이터 거버넌스에 큰 어려움이 있습니다. 지역마다 데이터 보안 및 개인정보보호 규정이 다르므로 기업은 이에 맞는 거버넌스 메커니즘을 구축해야 합니다. 그렇지 않으면 AI 구현이 법적 위험과 고객의 신뢰 상실로 이어질 수 있습니다. 이러한 이유로 많은 기업이 투명성을 보장하기 위해 암호화 기술과 데이터 접근 관리 시스템에 투자하고 있습니다.
기술 인프라 외에도 데이터 거버넌스에서 인적 요소는 매우 중요합니다. 많은 기업들은 데이터의 무결성과 품질을 유지하는 책임이 있는 데이터 스튜어드 또는 최고 데이터 책임자(CDO) 팀을 교육해야 합니다. CDO 팀은 기술과 거버넌스의 결합으로, 데이터가 단순한 운영 부산물이 아닌 전략적 자산이 되도록 돕습니다.
다시 말해, 효과적인 데이터 아키텍처는 AI가 역량을 발휘할 수 있는 견고한 토대입니다. 데이터 시스템에 조기에 투자하는 기업은 AI를 디지털 전환에 적용할 때 뛰어난 우위를 점하게 될 것입니다. 풍부한 데이터를 활용하여 경쟁사보다 빠르고 정확한 결정을 내릴 수 있기 때문입니다.
조직 내 혁신 문화 및 AI 역량 강화
AI 구현 시 흔히 저지르는 실수 중 하나는 AI를 단순히 기술 문제로만 여기는 것입니다. 사실 AI는 조직의 혁신 문화의 일부로 인식되어야 합니다. 기업은 직원들이 실험하고, 실패를 받아들이며 데이터로부터 지속적으로 배우도록 장려해야 합니다. 이러한 문화는 AI가 단순한 도구에 머무르지 않고 조직 전반의 창의성을 촉진하는 촉매제가 되도록 돕습니다.
예를 들어, 구글은 직원들이 업무 시간의 20%를 새로운 아이디어를 개발하는 데 사용할 수 있도록 허용하는 ‘20% 시간’ 문화로 유명합니다. 이러한 혁신 장려 사고 덕분에 Gmail이나 Google 뉴스 같은 많은 성공적인 제품이 탄생했습니다. 베트남 기업들도 이 모델을 참고하여 외부에서 수입한 기술에만 의존하는 대신 내부적인 창의적 역량을 발휘할 수 있습니다.
혁신 문화와 더불어 AI에 대한 내부 역량을 개발하는 것 또한 매우 중요합니다. 기업은 AI 엔지니어부터 고위 관리자에 이르기까지 인력 교육에 투자해야 합니다. 맥킨지 보고서에 따르면, 체계적인 AI 교육 전략을 가진 조직은 경쟁사보다 AI 적용 효율성에서 30~40% 더 높은 성과를 달성하는 경향이 있습니다. 이는 인적 자원이 AI 구현 과정의 성패를 좌우하는 결정적인 요소임을 보여줍니다.
마지막으로, 내부 역량 구축은 기업이 외부 파트너에 대한 의존도를 줄이는 데도 도움이 됩니다. 내부 팀이 기술을 숙지하게 되면, 공급업체에서 제공하는 ‘패키지’ 솔루션에 얽매이지 않고 비즈니스 목표에 맞게 AI 모델을 주도적으로 조정할 수 있습니다. 이것이 바로 기업이 장기적인 디지털 전환 과정에서 유연성과 창의성을 유지하는 데 중요한 열쇠입니다.
AI 효율성과 윤리 사이의 균형
AI를 구현할 때 가장 큰 도전 과제 중 하나는 효율성과 윤리 사이에서 어떻게 균형을 맞출 것인가 하는 것입니다. AI는 방대한 양의 데이터를 처리하고 신속하게 결정을 내릴 수 있지만, 입력 데이터가 편향되어 있다면 결과 또한 왜곡될 것입니다. 이는 채용 과정에서의 차별이나 의료 분야에서의 잘못된 판단과 같이 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 많은 기업들이 투명성, 공정성, 책임이라는 원칙을 포함하는 AI 윤리 프레임워크를 채택하고 있습니다. 예를 들어, 마이크로소프트와 IBM은 기술 개발 및 구현 과정을 감독하기 위해 AI 윤리 위원회를 설립했습니다. 이는 AI가 단지 이윤을 추구하는 것이 아니라 인류의 이익에 기여하도록 보장하는 중요한 조치입니다.
편향성 외에도 데이터 프라이버시는 큰 우려 사항입니다. AI 시스템은 훈련을 위해 개인 정보나 의료 기록과 같은 민감한 데이터를 포함하는 방대한 양의 데이터를 요구하는 경우가 많습니다. 따라서 기업은 데이터를 활용하면서도 사용자 권리를 보호하기 위해 차등 프라이버시(differential privacy)나 연합 학습(federated learning)과 같은 보안 기술을 적용해야 합니다.
결론적으로, AI 효율성과 윤리 사이의 균형을 맞추는 것은 기업의 책임일 뿐만 아니라 현명한 전략이기도 합니다. 고객이 자신의 데이터가 공정하고 안전하게 처리된다고 신뢰한다면, 데이터를 기꺼이 더 많이 공유할 것입니다. 이것이 바로 디지털 전환 시대에 AI가 지속적으로 발전하고 지속 가능한 가치를 제공할 수 있는 기반입니다.
AI가 이끄는 한국의 디지털 전환 선도 사례
전문화된 데이터-AI 플랫폼 구축
한국은 전문화된 데이터-AI 플랫폼 구축에 앞장서 왔으며 그중에서도 물류 분야가 가장 두드러집니다. 전자상거래의 급증하는 성장 속도와 함께 물류는 경제의 ‘척추’가 되었습니다. AI는 수요 예측, 창고 관리, 실시간 운송 조정에 이르기까지 공급망 전체를 최적화하기 위해 통합되었습니다.
예를 들어, 한국의 물류 회사들은 AI를 적용하여 계절별 물동량을 예측하고 이는 물량 부족이나 과잉 재고 상황을 줄이는 데 도움이 됩니다. AI는 또한 배송 경로를 최적화하여 운송 비용을 15~20% 절감하는 데 기여합니다. 한국물류연구원(2023)의 연구에 따르면 이 분야에 AI를 적용하면 전체 효율성을 최대 30%까지 높일 수 있다고 합니다.
주목할 점은 한국의 물류 데이터 플랫폼이 개방형으로 설계되어 중소기업도 접근하고 활용할 수 있다는 것입니다. 이는 산업 내 혁신을 촉진할 뿐만 아니라 경쟁의 공정성을 확보하여 중소기업이 디지털 전환 과정에서 뒤처지지 않도록 돕습니다.
이러한 경험을 통해 한국이 경제적 효율성을 높일 뿐만 아니라 전체 물류 산업을 재편하는 심층적인 데이터-AI 생태계를 구축했음을 알 수 있습니다. 이는 특히 전자상거래 및 운송 현대화를 추진하는 베트남과 같은 다른 국가들이 배워야 할 모델입니다.
산업 AI 얼라이언스: 국가 정책 및 이니셔티브
한국 AI 전략의 또 다른 강점은 산업 AI 얼라이언스(산업 AI 얼라이언스)의 설립입니다. 이는 각 산업에 AI를 적용하고 발전시키기 위해 정부, 기업, 연구기관을 연결하는 국가적 이니셔티브입니다. 한국 과학기술정보통신부의 주도하에 이 얼라이언스는 스마트 제조, 디지털 헬스케어, 스마트시티에 이르는 다양한 주요 프로젝트를 수행해 왔습니다.
한국 정부의 지원 정책은 매우 명확합니다. AI 연구를 위한 투자 자금 제공, AI를 적용하는 기업에 대한 세금 지원, 국제 협력 장려 등입니다. 한국산업기술평가관리원(2024) 보고서에 따르면 200개 이상의 기업이 얼라이언스에 참여하여 AI 시범 프로그램으로부터 직접적인 혜택을 받았습니다.
이 얼라이언스는 또한 AI 구현의 표준화 및 일반 원칙 구축에도 중점을 둡니다. 이는 기술 개발의 파편화를 줄이고, AI가 여러 분야에 걸쳐 일관되게 적용될 수 있는 기반을 마련하는 데 도움이 됩니다. 이는 단일 프로젝트에만 집중하는 것이 아니라 체계적이고 장기적인 전략이 가진 장점입니다.
이러한 ‘얼라이언스’ 정책은 한국이 AI를 일시적인 기술 트렌드가 아닌 국가적 동력으로 전환하는 방식의 증거라고 할 수 있습니다. 또한 기업과 학계가 함께 발전할 수 있는 환경을 조성하는 데 있어 정부의 중요한 역할이 있음을 보여줍니다.
실제 모델: R&D 발전 단계 및 지역 협력
한국은 국가 정책뿐만 아니라 지역 단위의 AI 개발 모델에도 특히 중점을 두고 있습니다. 정부는 여러 지역에 AI 연구 센터를 설립하도록 지원하고 있는데 예를 들어 과학 기술에 강점을 지닌 대전이나 항만 물류 AI에 집중하는 부산 등이 그렇습니다. 각 센터는 지역 대학 및 기업과 연계하여 포괄적인 혁신 생태계를 조성합니다.
이러한 분산 투자는 기술이 서울 수도권에만 집중되는 것을 막고 각 지역의 장점을 발휘하는 데 도움이 됩니다. 또한 지역 주민들이 기술에 더 일찍 접근할 수 있게 하여 전국적으로 AI 인력을 양성하는 데 기여합니다. 이는 AI가 몇몇 대도시에만 집중적으로 발전하는 많은 국가들과의 차이점입니다.
국내 발전과 더불어 한국은 AI R&D 분야에서 국제 협력도 적극적으로 추진하고 있습니다. 한국 대학들은 딥러닝(deep learning) 및 자연어 처리(NLP)와 같은 핵심 기술을 개발하기 위해 미국, 일본, 유럽의 파트너들과 협력하고 있습니다. 삼성, LG와 같은 대기업들도 해외 AI 연구소에 집중적으로 투자하며 기술 습득뿐만 아니라 한국 기술을 전 세계로 확산하는 목적도 있습니다.
이러한 다층적인 전략 덕분에 한국은 국가적 차원뿐만 아니라 지역적, 국제적으로도 AI를 널리 발전시킬 수 있었습니다.
디지털 전환에 있어 베트남의 AI 개발 잠재력
베트남의 현재 데이터 및 AI 인프라
최근 몇 년간 베트남은 데이터 및 AI 인프라 구축에서 상당한 진전을 이루었습니다. 2030년까지의 AI 연구 개발 및 응용에 관한 국가 전략에 따르면 베트남은 AI 분야에서 아세안 상위 4개국에 진입하는 것을 목표로 하고 있습니다. 정부는 디지털 인프라에 막대한 투자를 하고 있으며 대규모 데이터 센터를 구축하고 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 개발을 장려하여 AI 구현 프로세스를 지원하고 있습니다. 이는 국가 디지털 전환의 견고한 기반이 되고 있습니다.
또 다른 강점은 베트남이 젊고 역동적인 인구를 가지고 있다는 점입니다. 인터넷 및 스마트폰 사용자 비율이 높아(인구의 70% 이상), AI 연구 개발 및 구현에 활용할 수 있는 방대한 양의 데이터가 생성됩니다. 이는 지역 내 다른 많은 국가와 비교했을 때 특별한 이점입니다. 그러나 이 풍부한 데이터원을 충분히 활용하려면, 혁신을 촉진하는 동시에 국민의 프라이버시를 보호할 수 있는 투명하고 안전한 데이터 거버넌스 메커니즘이 필요합니다.
이처럼 베트남의 데이터 및 AI 인프라는 기회와 도전을 동시에 가지고 있습니다. 풍부한 데이터원을 활용하고 표준화를 추진한다면, 베트남은 동남아시아에서 떠오르는 AI 허브가 될 수 있을 것입니다.
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AI 추진에 있어 기업과 국가의 역할
기업과 국가는 베트남 AI 발전에 있어 두 가지 동시적인 동력입니다. 기업 측면에서는 FPT, Viettel, Vin Bigdata, HBLAB과 같은 기업들이 AI 프로젝트에 적극적으로 투자하고 있습니다. 이러한 움직임은 국내 기술 역량을 확인시켜줄 뿐만 아니라, 베트남 AI가 글로벌 시장에 진출할 수 있는 기반을 마련합니다.
국가 측면에서는 베트남 정부가 2021년 제127/QD-TTg 결정(2030년까지 AI 국가 전략 승인)과 같은 중요한 정책들을 발표했습니다. 이 정책은 실제 수요에 맞춰 AI 발전을 유도하고, 기업들이 연구기관 및 대학과 협력하여 지속 가능한 AI 생태계를 구축하도록 장려합니다.
주목할 만한 강점은 공공 및 민간 부문 간의 협력이 점점 더 긴밀해지고 있다는 점입니다. 정부는 법적 틀을 마련하고 기업은 실질적인 구현 역량을 제공합니다. 이러한 협력 모델은 전자정부 프로젝트, 스마트 시티, AI를 활용한 온라인 교육 프로젝트를 통해 초기 단계에서 효과를 보이고 있습니다.
하지만 여전히 과제는 남아있으며 특히 고급 인력 부족이 문제입니다. TopDev 2022 보고서에 따르면 베트남에는 약 22,000명의 AI 엔지니어가 있지만 시장 수요는 이 수치의 3~4배에 달합니다. 따라서 정부와 기업 모두 AI 성장의 수요를 충족시키기 위해 인력 양성에 더 많은 투자를 할 필요가 있습니다.
국제 협력 기회
국제 협력은 베트남이 AI 강국들과의 격차를 줄이는 데 핵심적인 요소입니다. 중요한 전략적 파트너 중 하나는 바로 한국입니다. 양자 협력 프로그램을 통해 베트남은 한국의 선진 AI 기술에 접근할 수 있으며 동시에 산업 AI 얼라이언스(산업 AI 얼라이언스) 모델을 국내 상황에 적용하는 방법을 배울 수 있습니다.
한국 외에도 베트남은 일본, 미국, 유럽과의 협력에도 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 베트남 기업들은 연구 개발, 소프트웨어 개발부터 서비스 구현에 이르기까지 AI 관련 글로벌 공급망에 참여할 수 있습니다. 이는 기술 수출 기회를 열어줄 뿐만 아니라, AI 분야에서 외국인 직접 투자(FDI)를 유치하는 데도 도움이 됩니다.
또 다른 큰 장점은 베트남이 기술 외주에 매력적인 목적지로 인식되고 있다는 점입니다. 경쟁력 있는 인건비와 젊은 노동력을 바탕으로 베트남은 국제 시장을 위한 AI 아웃소싱 허브가 될 수 있습니다. 이는 국내 기업들이 외화를 벌어들이면서 동시에 국제 표준에 맞는 AI 개발 프로세스를 배울 수 있는 기회입니다.
하지만 국제 협력 기회를 잘 활용하기 위해서는 베트남이 투명한 법률 인프라와 강력한 데이터 보안 메커니즘을 준비할 필요가 있습니다. 국제 파트너들과의 신뢰를 확보해야만 베트남은 글로벌 AI 무대에서 신뢰할 수 있는 ‘선수’가 될 수 있습니다.
베트남 AI 아웃소싱 개발 전략
베트남의 비용 우위와 기술 인력
베트남이 AI 외주 분야에서 가진 가장 큰 경쟁 우위 중 하나는 다른 국가에 비해 훨씬 낮은 인건비입니다. 베트남 IT 시장 보고서(TopDev, 2022)에 따르면 베트남의 아웃소싱 비용은 시간당 15~40달러로,인도의 평균 25~70달러에 비해 낮습니다. 이러한 가격 차이는 비용 절감을 원하면서도 서비스 품질을 보장받고 싶은 국제 기업들에게 베트남을 매력적인 선택지로 만듭니다.
비용 요소 외에도 베트남은 젊고 역동적이며 새로운 기술에 빠르게 적응하는 엔지니어 인력을 보유하고 있습니다. 베트남 인구의 50% 이상이 35세 미만이며 하노이 과학기술대학교나 호치민 기술대학교와 같은 주요 공과대학에서 매년 수만 명의 학생들이 졸업합니다. 이는 가까운 미래에 AI 전문가로 양성되고 발전할 잠재력 있는 인적 자원입니다.
또한 베트남 노동자들의 언어 능력이 점차 향상되고 있는 것도 큰 장점입니다. 많은 소프트웨어 엔지니어와 AI 전문가들이 영어와 일본어에 능숙하여 베트남이 국제 고객들과 쉽게 연결될 수 있습니다. 이는 아웃소싱 분야에서 명확한 의사소통이 프로젝트의 성공에 큰 영향을 미치기 때문에 중요한 요소입니다.
이처럼 경쟁력 있는 비용, 젊은 인력, 그리고 우수한 외국어 능력의 조합은 베트남을 글로벌 AI 아웃소싱 지도에서 두드러지게 만드는 ‘세 가지 장점’을 만들어냈습니다.
글로벌 AI 아웃소싱 트렌드 및 베트남의 기회
글로벌 AI 아웃소싱 시장은 강력한 성장을 보이고 있습니다. 딜로이트의 ‘2024년 글로벌 아웃소싱 설문조사’ 보고서에 따르면, 기업 리더의 83%가 고객의 요구를 충족시키기 위해 서비스 제공업체가 AI를 솔루션에 통합해야 한다고 생각합니다. 이는 베트남에게 막대한 기회를 제공합니다. 국제 기업들이 효율적이면서도 비용 효율적으로 AI를 구현할 수 있는 파트너를 찾고 있기 때문입니다.
AI 아웃소싱 수요는 소프트웨어 개발에만 국한되지 않고 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 빅데이터 분석과 같은 영역으로 확대되고 있습니다. 이는 모두 베트남이 점진적으로 역량을 구축하고 있는 분야입니다. TMA 솔루션즈, FPT 소프트웨어와 같은 베트남 기술 기업들은 챗봇 구축부터 IoT 데이터 분석에 이르기까지 다양한 글로벌 AI 프로젝트를 수주했습니다.
베트남은 또한 많은 전문가들에 의해 인도에 이은 아웃소싱 산업의 ‘두 번째 물결’로 평가받고 있습니다. 인도가 포화 상태에 이르고 비용이 상승하는 반면, 베트남은 미국, 일본, 한국, 유럽의 기업들에게 새롭고 매력적인 목적지로 부상하고 있습니다. 이러한 추세는 국제 기업들이 공급망을 다각화하고 단일 시장에 대한 의존도를 피하려는 맥락에서 더욱 분명해지고 있습니다.
이러한 추세를 활용한다면 베트남은 단순히 저비용 인력을 제공하는 곳이 아니라, 높은 부가가치를 창출하는 AI 아웃소싱 센터로서 빠르게 위상을 높일 수 있을 것입니다.
AI 아웃소싱에서 국제 협력을 확대하기 위한 전략 제안
AI 아웃소싱 잠재력을 최대한 활용하기 위해 베트남은 기술 인프라, 인적 자원, 국제 협력이라는 세 가지 축을 기반으로 장기적인 개발 전략을 수립해야 합니다. 첫째, 기술 인프라 투자는 필수적입니다. 국제 표준을 충족하는 데이터 센터, 클라우드 컴퓨팅 플랫폼, 첨단 보안 시스템은 베트남 기업이 글로벌 고객의 엄격한 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 것입니다.
둘째, 베트남은 AI 전문 인력 양성에 중점을 두어야 합니다. 단순히 프로그래밍을 가르치는 것을 넘어, 교육 프로그램은 머신러닝(machine learning), 딥러닝(deep learning) 및 데이터 관리에 이르기까지 확장되어야 합니다. 베트남 대학과 국제 AI 연구 센터 간의 협력은 인적 자원의 질을 향상하고 선진국과의 격차를 줄이는 데 도움이 될 것입니다.
셋째, 국제 협력은 장기적인 전략으로 간주되어야 합니다. 베트남은 인도가 성공적으로 시행한 글로벌 역량 센터(GCCs) 모델을 배울 수 있습니다. 이 모델은 다국적 기업이 베트남에 R&D 센터를 설립할 수 있도록 허용합니다. 이는 양질의 일자리를 제공할 뿐만 아니라 기술 이전을 통해 베트남이 글로벌 가치 사슬에서 위상을 높이는 데 기여할 것입니다.
위에 언급된 세 가지 축을 동시에 실행한다면, 베트남은 저비용 아웃소싱 국가에서 국제적인 영향력을 가진 AI 아웃소싱 센터로 완전히 변화하여 국내 디지털 전환을 위한 견고한 토대를 마련할 수 있을 것입니다.
마무리
AI는 단순한 기술이 아니라 글로벌 디지털 전환을 이끄는 전략적 동력입니다. 국제 경험과 한국의 실제 사례를 통해 AI의 성공은 견고한 데이터 인프라, 포괄적인 국가 정책, 그리고 조직 내 혁신 문화라는 세 가지 요소에 달려 있음을 알 수 있습니다.
베트남의 경우, 국내 디지털 전환을 위한 AI 자체 개발과 글로벌 AI 아웃소싱 허브로의 발전이라는 두 가지 방향에서 기회가 확대되고 있습니다. 비용 경쟁력, 젊은 인력, 정부의 강력한 관심은 베트남이 도약할 수 있는 발판이 될 것입니다. 그러나 성공을 위해서는 국가, 기업, 국제 협력 간의 긴밀한 연계를 통한 장기적인 전략이 필요합니다.
AI 외주 개발은 비용 절감 및 인재 확보와 같은 많은 이점을 제공하지만 성공을 위해서는 올바른 파트너 선택과 위험 관리가 핵심입니다. AI 개발을 국내에서 단독으로 완수하기 어려운 현 상황을 고려할 때, 우수한 해외 기술 역량을 활용하는 것은 경쟁력 강화로 이어질 수 있습니다. 오프쇼어 개발을 고려하고 계신 기업에는 일본 지사를 두고 있으며 고품질과 유연한 대응으로 정평이 나 있는 HBLAB의 활용을 추천합니다.
HBLAB은 풍부한 AI 분야 경험과 한국 지원 시스템을 바탕으로 많은 기업으로부터 신뢰할 수 있는 개발 파트너로 선택받고 있습니다. AI 오프쇼어 개발이 처음이신 경우에도 안심하고 상담하실 수 있으니 언제든지 편하게 문의해 주시기 바랍니다.
